DeepSeek-V3和GPT-4代表语言模型领域中的两个高级体系结构，每个架构都有不同的方法和优势。
##架构概述
** DeepSeek-V3采用了专家（MOE）架构的混合物，这使其仅在处理总计6710亿个代币中仅激活其参数的370亿个子集。该设计提高了效率和专业化，使该模型能够在数学推理和多语言支持等特定任务中表现出色。该体系结构结合了多头潜在注意力（MLA）和无辅助负载平衡策略等创新，从而优化了资源利用并提高推理和培训期间的性能[1] [2] [3]。
相比之下，GPT-4利用了一个密集的体系结构，其中所有参数都用于每个任务。这种方法在广泛的应用程序中提供了更广泛的功能，但与MOE模型相比，资源使用效率的效率较低。 GPT-4以其处理各种任务的多功能性，包括创意写作和通用文本生成，受益于各种数据集的广泛培训[2] [4]。
##性能和专业化
DeepSeek-V3的MoE架构使其可以在某些领域有效地专业。例如，它在数学任务中表现出了出色的性能（例如，与GPT-4的74.6相比，在数学500上得分为90.2），并且在多语言基准测试中表现出色[2] [5]。这种专业化使其对于需要在特定领域高精度的应用尤其有利。
另一方面，GPT-4因其在更广泛的任务中的出色表现而被认可。它的密集体系结构有助于在文本生成和创意应用中的强大功能，使其适用于通用用例[2] [6]。
##效率和资源利用率
从效率的角度来看，DeepSeek-V3的设计更加经济，与GPT-4更高的需求相比，培训大约278.8万GPU小时需要更少的计算资源[1] [4]。这种效率也扩展到运营成本；据报道，对于处理输入和输出令牌，DeepSeek-V3比GPT-4便宜200倍[4]。
＃＃ 结论
总而言之，DeepSeek-V3的Experts Architecture提供了效率和专业化的优势，使其非常适合数学和多语言任务等有针对性的应用程序。相反，GPT-4的密集体系结构在更广泛的一般任务中提供了多功能性，尤其是在创意内容生成中。这些模型之间的选择最终取决于当前应用程序的特定要求。
引用：
[1] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[2] https://codefinity.com/blog/deepseek-v3-vs-chatgpt-4o
[3] https://www.deepseekv3.com/en
[4] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4/deepseek-v3
[5] https://deepseekv3.org
[6] https://metaschool.so/articles/deepseek-v3
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/labels
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hr56e3/notes_on_deepseek_v3_is_it_it_it_truly_better_better_than/